Son muchos los temas que dividen políticamente a la sociedad americana; el aborto, la posesión de armas o, incluso, el cambio climático. Habitualmente, estas divisiones de opinión concuerdan con las divisiones que enfrentan al partido demócrata y el partido republicano. Según las encuestas, los ciudadanos americanos opinan que el país está atravesando un momento de extrema polarización política. La retirada de tropas de Afganistán, sin embargo, es algo en lo que demócratas y republicanos parecían estar relativamente de acuerdo. Tanto el presidente demócrata Obama, como el republicano Trump, aspiraban a poner fin a la intervención Americana en el país asiático. El presidente demócrata Biden culminó el trabajo después de que la administración Trump firmara un acuerdo con los talibanes.

Cuando no existe una clara división de opiniones entre republicanos y demócratas ¿cómo se exhibe la polarización política? Para responder a esta pregunta, estudiamos las reacciones de los usuarios de Twitter, que convirtieron el término “Afghanistan” en Trending Topic en varias ocasiones.

Pregunta de investigación 

¿Cómo se exhibe la polarización respecto a la retirada de tropas de Afganistán en Twitter?

Metodología 

Este estudio descargó tweets de tres momentos clave relacionados con la retirada de tropas de Afganistán para procesar sus datos en gráficos de redes:

Time frame A: el anuncio de la retirada de tropas del Presidente Donald Trump: 16-18 de noviembre de 2020.

Time frame B: el anuncio de la retirada de tropas del Presidente Joe Biden: 13-15 de abril de 2021.

Time frame C: la retirada de tropas y la caída de Kabul: 15-18 de agosto de 2021.

Descargamos todos los tweets que contuvieran el término “afghanistan” o “afghan”, y que hubieran sido emitidos desde cuentas que hayan declarado vivir en Estados Unidos. Twitter calcula que un 30%-40% de los tweets tienen localización declarada en su perfil.

Descargamos aproximadamente 21.000 tweets, de los cuales, 20.000 pertenecían al time frame C.

Procesamos los datos con el software libre Gephi, creando dos tipos de gráfico distintos: gráficos de co-hashtags y gráficos de menciones. Adicionalmente, creamos una lista con los 10 tweets más retwitteados de cada time frame utilizando Tableau.

Los gráficos de co-hashtags enlazan hashtags que los usuarios han usado juntos en un mismo tweet. El resultado, es un gráfico que evidencia la existencia de comunidades alrededor de ciertos hashtags.  

Los gráficos de menciones relacionan cuentas que se han mencionado a otras en sus tweets a través de enlaces direccionales. Este tipo de gráfico nos permite ver qué usuarios eran relevantes en la conversación, ya sea porque fueron muy participativos o porque han sido mencionados mucho por otros usuarios.

Resultados

El volumen de datos obtenidos para los time frames A y B fue muy pobre. Por este motivo, nos limitamos a describir los datos en lugar de explicarlos. En este post, nos centraremos en hablar del gráfico de co-hashtags y los tweets más retwitteados del time frame C, ya que fueron dos fuentes fundamentales de información para responder a nuestra pregunta de investigación. 

Lo primero que descubrimos al observar el gráfico de co-hashtags C es que no existe una clara división pro/anti retirada. Sí, encontramos fácilmente a la comunidad republicana, que era claramente crítica con la administración Biden-Harris. Nos llamó la atención las muchas referencias a las elecciones de 2020 y a Donald Trump como presidente.

También encontramos varios hashtags con la palabra “impeachment”, un término que cobró popularidad durante la presidencia de Trump, el primer presidente de Estados Unidos que se enfrentó a dos procesos de destitución o “impeachment”. La presencia demócrata en este gráfico era casi imperceptible.

El top 10 tweets más retwitteados contaban una historia muy distinta. Todos los tweets eran claramente demócratas o de tono demócrata. No había ningún tweet crítico hacia Biden o hacia los demócratas. Fue curioso encontrar que la mayoría de estos tweets evidenciaban la dualidad de la política americana.

Conclusiones

Tras estudiar los diferentes aspectos

  1. Que cualquier conclusión puede ser considerada ambigua. Pueden extraerse conclusiones distintas que encajen con diferentes narrativas. Es por ello que debemos mirar los datos con precaución.
  2. Que no existe una división pro-retirada vs. anti-retirada. Sí es visible, sin embargo, la segregación republicana / pro-Trump /  anti-Biden vs. demócratas. Los hashtags utilizados por los republicanos y el contenido de los tweets más retwitteados evidencia la rivalidad y la acusación recíproca. Esto responde a nuestra pregunta de investigación: Aunque no haya un desacuerdo relativo a la retirada de tropas, la polarización respecto a otras áreas es perceptible.
  3. Que la presencia republicana en el gráfico de hashtags es mucho mayor que la presencia demócrata. Esto abre las puertas a otras posibilidades de investigación.

Más observaciones

Este proyecto llevó a otras preguntas, por ejemplo, ¿por qué es la presencia demócrata tan débil en el gráfico de co-hashtags cuando domina el top 10 retweets? 

En mi trabajo, explico cómo hay estudios que prueban que Twitter se utiliza más a menudo para criticar que para apoyar. Partiendo de este dato, he desarrollado una pequeña hipótesis —tal vez, más parecida a una especulación— que explica por qué la presencia demócrata fue tan débil en el gráfico de co-hashtags:

Es posible que, en medio de la catástrofe, sin estar excesivamente educados en la materia, los demócratas encontraran difícil defender su posición como demócratas con confianza. Por el contrario, era fácil para los republicanos, sin necesidad de estar educados en el tema, encontrar argumentos sencillos para criticar la iniciativa de Biden, y por ende, a los demócratas.

Tal vez los demócratas se limitaran a retwittear tweets de aquellas cuentas que sí ofrecían argumentos de defensa más elaborados como forma principal de apoyo.

La gran limitación de este proyecto fue la falta de datos para los time frames A y B. Sin embargo, si, informalmente tuviera que sacar una conclusión sobre lo que se puede aprender de la dimensión temporal de este proyecto, diría que la dimensión temporal ayudó a desvelar el aspecto “reputacional” de la retirada de tropas de Afganistán. Lo que empezó como una lucha por “quién se llevará el mérito” pronto se convirtió en una lucha por “quién se llevará la culpa”. Twitter fue, en ocasiones, reflejo de esta narrativa.

Autora: Carmen Vidal Fueyo

Tutor: Òscar Coromina Rodríguez

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